多任务回归在社交媒体挖掘中的应用

随着社交媒体的迅速发展，针对网络信息挖掘的研究成为互联网领域备受关注的研究热点之一。传统的单任务回归对各个任务分别建模，在多变量预测的场合中，无法合理利用变量之间的共享信息。因此，本文通过多任务回归网络挖掘方法，分析社交媒体用户人格和网络行为的关联模式。实验通过在线被试邀请，采集了335个人人网用户样本和563个新浪微博用户样本。采用多任务回归的算法，预测精度可达87％以上。实验结果表明多任务回归对多变量建模效果要优于单任务学习算法

Application of multi-task regression in social media mining

随着社交媒体的迅速发展，针对网络信息挖掘的研究成为互联网领域备受关注的研究热点之一。传统的单任务回归对各个任务分别建模，在多变量预测的场合中，无法合理利用变量之间的共享信息。因此，本文通过多任务回归网络挖掘方法，分析社交媒体用户人格和网络行为的关联模式。实验通过在线被试邀请，采集了335个人人网用户样本和563个新浪微博用户样本。采用多任务回归的算法，预测精度可达87％以上。实验结果表明多任务回归对多变量建模效果要优于单任务学习算法

Predicting psychological features based on web behavioral data: Mental health status and subjective well-being

大规模地实时计算民众的心理特征有利于维护社会的和谐稳定, 但传统的心理测验方法不能有效地满足上述需求. 本研究提出了基于网络数据分析的心理计算方法, 通过分析用户的&ldquo;微博&rdquo;数据建立心理计算模型(心理健康状态计算模型与主观幸福感计算模型), 据此来计算民众的心理特征. 研究结果显示, 心理计算模型的建模效果良好, 而建模方法与建模目标是影响建模效果的两个重要因素. 本研究表明, 可以通过分析网络数据来计算民众的心理特征, 此方法有利于改善心理测验的实施规模与施测效率.</p

基于网络数据分析的心理计算:针对心理健康状态与主观幸福感

大规模地实时计算民众的心理特征有利于维护社会的和谐稳定, 但传统的心理测验方法不能有效地满足上述需求. 本研究提出了基于网络数据分析的心理计算方法, 通过分析用户的“微博”数据建立心理计算模型(心理健康状态计算模型与主观幸福感计算模型), 据此来计算民众的心理特征. 研究结果显示, 心理计算模型的建模效果良好, 而建模方法与建模目标是影响建模效果的两个重要因素. 本研究表明, 可以通过分析网络数据来计算民众的心理特征, 此方法有利于改善心理测验的实施规模与施测效率

Depression and anxiety prediction on microblogs

临床心理学指出,心理健康状况通过人的行为表现,其中包括网络行为.传统的心理健康测评以自陈量表的形式为主.这不但要耗费大量的人工处理工作,更不能做到实时进行心理健康状态的获取.针对传统方法的不足,本文旨在通过新浪微博的环境,预测用户的心理健康状况,特别是抑郁和焦虑问题.通过批量获取微博用户的网上数据,验证了传统理论中人格和心理健康之间的相关性,并采用多任务回归学习预测微博用户的心理健康状况.结果表明,心理健康问题可以通过网络行为反映出来,通过用户的微博使用情况,预测其抑郁和焦虑的程度是可行的.<br /

基于网络平台的群体和个体的社会态度研究

社会态度反映了民众对社会的判断和感受，是社会治理需要高度重视的内容。文章对传统社会调查方法的优劣进行了分析，进而指出基于互联网计算社会态度在理论和现实层面的可行性。本文介绍了中科院心理所课题组基于网络行为的社会态度计算模型，并应用该模型计算了广东省的社会态度，通过广东省各个城市的“地方经济满意度”这一社会态度指标与该区域的宏观经济指标的相关性进一步验证了模型的可解释性。同时介绍了美国宾夕法尼亚大学通过Twitter数据预测公民幸福感并绘制美国的幸福感地图。利用预测模型的计算方法所采用数据真实客观，排除了社会赞许性等因素的影响，并极大地降低了成本，缩短了原有的调研周期，初步实现了社会态度的实时计算感知，对长期动态监控各项社会态度指标有极大的现实意义。希望能够与线下的社会调查法优势互补，共同为社会治理提供辅助决策

Identifying Social Attitude Based on Network Behavior

社会态度反映了民众对社会的判断和感受,是社会治理需要高度重视的内容。文章对传统社会调查方法的优劣进行了分析,进而指出基于互联网计算社会态度在理论和现实层面的可行性。本文介绍了中科院心理所课题组基于网络行为的社会态度计算模型,并应用该模型计算了广东省的社会态度,通过广东省各个城市的＂地方经济满意度＂这一社会态度指标与该区域的宏观经济指标的相关性进一步验证了模型的可解释性。同时介绍了美国宾夕法尼亚大学通过Twitter数据预测公民幸福感并绘制美国的幸福感地图。利用预测模型的计算方法所采用数据真实客观,排除了社会赞许性等因素的影响,并极大地降低了成本,缩短了原有的调研周期,初步实现了社会态度的实时计算感知,对长期动态监控各项社会态度指标有极大的现实意义。希望能够与线下的社会调查法优势互补,共同为社会治理提供辅助决策。</p

中国心理学会会议论文集

语言的使用方式和使用的词语,反映了个体的很多心理特征。例如认知思维方式,情绪状态,人格,幸福感,社会满意度等等。针对英文文本内容分析的系统LIWC(Linguistic Inquiry andWord Count),已被众多研究者广泛用于个体文本的心理分析。LIWC系统由文本分析软件和词典组成。词典中的词语被划分为80多个类别,其中包括语言使用特点,心理特征等。然而,很遗憾的是在笔者最初尝试使用L&nbsp;</p